全球人工智能人才榜TOP100

自2015年深度学习技术实现突破性应用以来，人工智能领域经历了从传统机器学习向深度神经网络的范式转换，并在2020年后进入以大型语言模型（Large Language Models, LLMs）为代表的生成式AI时代，技术演进呈现出指数级增长态势。

这一发展轨迹不仅体现在算法理论的持续创新、计算能力的指数级提升和数据规模的爆炸式增长，更反映在机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等核心技术方向的深度融合与交叉发展。

在此背景下，人工智能已从实验室的理论探索转向产业化应用的大规模部署，成为推动数字经济发展、促进产业结构升级、增强国家科技竞争力的战略性技术。

然而，面对AI技术的快速迭代和复杂演进，传统的定性研究方法已难以全面、客观地把握其发展规律和趋势特征。

全球人工智能人才榜TOP100

以英文姓名为序